SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	DISCIPLINA
Unidade Responsável:	PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DE DADOS PARA PRODUÇÃO FLORESTAL (PPGFLO) (13.68)
Código:	PPGFLO0008
Nome:	TÓPICOS ESPECIAIS II: LIDAR PARA MENSURAÇÃO FLORESTAL
Carga Horária Teórica:	30 h.
Carga Horária Prática:	30 h.
Carga Horária Total:	60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Sim
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Permite Múltiplas Aprovações:	Não
Quantidade de Avaliações:	1
Ementa/Descrição:	Fundamentos de Sensoriamento Remoto. Sensores LiDAR BLK2GO e BLK360(2G). Coleta de dados em campo. Processamento de dados em softwares e uso de linguagens de programação. Aplicações na área florestal.
Referências:	ALVITES et al. LiDAR as a Tool for Assessing Timber Assortments: A Systematic Literature Review. Remote Sensing, 2022, 14(18), 4466; https://doi.org/10.3390/rs14184466. ARRIZZA et al. Terrestrial Laser Scanning (TLS) for tree structure studies: a review of methods for wood-leaf classifications from 3D point clouds. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 2024, 36; https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101364. FITZGERALD et al. Vegetation Assessment Using Remote Sensing: A SystematicReview for Eucalypts in Australia. Austral Ecology, 2025, 50(4); https://doi.org/10.1111/aec.70061. ULLAH et al. Remote sensing for aboveground biomass monitoring in terrestrial ecosystems: A systematic review. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 2025, 39; https://doi.org/10.1016/j.rsase.2025.101635.

<< Voltar